How to be a modern scientist (日本語版)
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How to be a modern scientist (日本語版)

本書について

学問の顔が変わりつつあります。もはや、「研究しなさい、それとも消え去りなさい」(publish or perish)だけでは不十分です。今や、Twitter、Github、Figshare、Alt Metricsなどが科学的な作業の流れの一部となっています。ここでは、どのツールをどのように使用すべきか、何に注意すべきかについて高度なアドバイスを提供します。この本は、現代の科学キャリアに必要な技術開発を把握したい科学者の皆さんにおすすめです。本書は、著者による人気のガイドを元にしています。これには以下のガイドが含まれます。

この本は、特に科学分野の大学院生やポスドクに最適かもしれませんが、現代のツールを活用して科学的なプロセスを進化させたいと考えている他の方々にも興味深いでしょう。

著者について:Jeff Leekは、ジョンズ・ホプキンス・ブルームバーグ公衆衛生学校の生物統計学の准教授です。彼はCourseraのJohns Hopkins Data Science Specializationの共同創設者であり共同ディレクターで、これまでに300万人以上が登録しました。彼の研究は、脳の発達、鈍的外傷、癌のゲノム基盤の理解に寄与してきました。彼のブログはSimply Statisticsで、Twitterでは@jtleek@simplystatsで見つけることができます。

この本はHow to be a modern scientistを日本語に翻訳されたものです。元は英語で書かれています。

著者について

Jeffrey Leek
Jeffrey Leek

Jeff is Chief Data Officer, Vice President, and J Orin Edson Foundation Chair of Biostatistics at the Fred Hutchinson Cancer Center. Previously, he was a professor of Biostatistics and Oncology at the Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health and co-director of the Johns Hopkins Data Science Lab. His group develops statistical methods, software, data resources, and data analyses that help people make sense of massive-scale genomic and biomedical data. As the co-director of the Johns Hopkins Data Science Lab he helped to develop massive online open programs that have enrolled more than 8 million individuals and partnered with community-based non-profits to use data science education for economic and public health development. He is a Fellow of the American Statistical Association and a recipient of the Mortimer Spiegelman Award and Committee of Presidents of Statistical Societies Presidential Award.

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目次

    • はじめに
    • 論文執筆
      • 執筆 - 何をし、なぜそれをするべきか?
      • 執筆 - どのツールを使用すべきか?
      • 執筆 - さらなるヒントと問題点
    • 出版
      • 出版 - 私は何をし、なぜそれをするべきか?
      • 出版 - どのツールを使うべきか?
      • 出版 - さらなるヒントと問題点
    • ピアレビュー
      • ピアレビュー - 私は何をすべきですか、そしてなぜ?
      • ピアレビュー - どのツールを使うべきか?
      • ピアレビュー - さらに役立つヒントと問題点
    • データ共有
      • データ共有 - 何をし、なぜそれをするのか?
      • データ共有 - どのツールを使うべきか?
      • データ共有 - さらなるヒントと問題点
    • 科学ブログ
      • ブログを書く - 何をすべきか、なぜそれをするのか?
      • ブログを書く - どのツールを使うべきか?
      • ブログ - さらなるヒントと問題点
    • 科学的コード
      • 科学的コード - 私は何をして、なぜそれをするべきか?
      • 科学的コード - どのツールを使用すべきか?
      • 科学的コード - さらなるヒントと問題点
    • 科学におけるソーシャルメディア
      • ソーシャルメディア - 私は何をすべきで、なぜそれをするのか?
      • ソーシャルメディア - どのツールを使用すべきか?
      • ソーシャルメディア - さらなるヒントと問題点
    • 科学における教育
      • 教育 - 私は何をすべきで、なぜ?
      • 教育 - どのツールを使うべきか?
      • 教育 - さらなるヒントと問題点
    • 書籍
      • 書籍 - 何をし、なぜそれをするべきか?
      • 書籍 - どのツールを使用すべきか?
      • 書籍 - その他のヒントと問題
    • 科学的な内部コミュニケーション
      • 内部コミュニケーション - 何をし、なぜそれをするべきか?
      • 内部コミュニケーション - どのツールを使用すべきか?
      • 内部コミュニケーション - さらなるヒントと問題点
    • 科学的な講演
      • 科学的な講演 - 私は何をし、なぜそれをするべきか?
      • 科学的な講演 - どのツールを使うべきか?
      • 科学的な講演 - さらなるヒントと問題点
    • 科学論文の読み方
      • 科学論文を読むには?なぜそれをすべきか?
      • 科学論文を読むためのツールは?
      • 科学論文の読み方 - さらなるヒントとコツ
    • クレジット
      • クレジット - 私は何をし、なぜそれをするべきか?
      • クレジット - どのツールを使用すべきか?
      • クレジット - その他のヒントと問題点
    • キャリアプランニング
      • キャリアプランニング - 何をし、なぜそれをするべきか?
      • キャリアプランニング - どのツールを使うべきか?
    • あなたのオンラインアイデンティティ
      • あなたのオンラインアイデンティティ - 何をすべきか、そしてなぜ?
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